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我正在用 RDF 创建一个 Material 集合。我遇到了两种处理度量单位的方法:
prop:density prop:hasUnits "kg/m3".
<x:MyBrick> a x:Material;
prop:density "1676".`
<x:MyBrick> a x:Material;
om:hasPhenomenon <x:density_MyBrick>.
<x:density_MyBrick> a om:Density;
om:hasValue <x:1676_kilogramspercubicmetre>.
<x:1676_kilogramspercubicmetre> a om:Measure;
om:hasNumericalValue 1.676E3;
om:hasUnit om:kilogramPerCubicmetre .
我已经查看了 using UOM ontologies 的不同用例,但主要是关注他们可以做什么,而不是他们如何做以及是否实用。例如,我想如果您只想返回指定 Material 属性的所有值,使用单元本体会使查询变得更加复杂。还有几个属性没有被本体覆盖,比如表面粗糙度,不清楚如何扩展它们。
我更喜欢采用第一种方法。它更加简洁、灵活,并为用户提供了典型数据库中无法提供的有用信息。我会尝试在应用程序端处理单位转换,因此我的首要任务是以查询友好的方式存储信息。我担心的是,通过采用这种方法,我将进一步限制功能。选择一种方法相对于另一种方法有什么主要优点和缺点吗?
最佳答案
问题中提到的问题是 RDF 社区中的一个已知问题,并且已经在同行评审的论文中进行了讨论。
关于问题中提到的第二种方法,有人可能认为使用中间对象来编写是完全不自然的。然而,描述事物测量的本体可能是在考虑多个方面的情况下编写的。例如,在某物在特定时刻扩展的情况下,可能需要中间对象来指定这些测量的时间。当然,在某些情况下不需要这些额外的描述。
第一种方法的问题是它将 prop:density
完全限制为只有一个单元。如果您有不同单位的密度,则必须执行转换。
我认为在您的上下文中一个简单的解决方案是引入特定的数据类型。
@prefix x: <http://example.com/data> .
@prefix o: <http://example.com/ontology> .
x:MyBrick a x:Material;
o:density "1676"^^o:kg-m3.
在带有 IRI http://example.com/ontology
的本体中,您可以进一步描述资源 o:kg-m3
。例如,您可以说它是一种数据类型,用于键入以千克/立方体为单位测量的密度,如下所示:
@prefix o: <http://example.com/ontology> .
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
o:kg-m3 a rdfs:Datatype;
rdfs:label "Kilogram per metric cube datatype (kg/)";
rdfs:comment "A datatype to type densities measured in kilogram per meter cube" .
o:kg-l a rdfs:Datatype;
rdfs:label "Kilogram per liter datatype";
rdfs:comment "A datatype to type densities measured in kilogram per liter cube" .
正如您在上面看到的,定义了一个额外的数据类型o:kg-l
。现在,使用相同的属性,您可以指定以不同单位测量的密度。例如:
@prefix x: <http://example.com/data> .
@prefix o: <http://example.com/ontology> .
x:MyBrick1 a x:Material;
o:density "1676"^^o:kg-m3.
x:MyBrick2 a x:Material;
o:density "200"^^o:kg-l.
x:MyBrick3 a x:Material;
o:density "200a"^^o:kg-m3.
如您所见,定义了三个 x:Material
实例及其各自的 o:density
。查看上面的三元组,您会注意到在最后一个三元组中,o:density
的值为200a
。您会同意 value 不是格式正确的密度值。此外,您可能想知道哪些对象 x:MyBrick1
或 x:MyBrick2
具有更高的密度。一致的 RDF 三元组将无法识别最后一个三元组中的值格式不正确。同样,符合标准的 SPARQL 引擎将无法对 o:density
值执行代数运算。不过,您可以自定义 RDF 三重存储或 SPARQL 引擎的实现以满足这些需求。这篇论文 [1] 描述了如何实现这一目标。
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